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来源：地球物理研究杂志：行星
尽管对大气动态和天气模式提供了关键的见解，但火星表面的风观测仍然相对罕见。船上的温度和风NASA的洞察任务旨在测量风速和方向风。但是，由于洞察太阳能电池板上的灰尘积累而引起的功率限制，双胞胎主要在任务的前750天（SOL）中运行。相反，内部结构的地震实验（SEIS）仪器几乎连续运行，直到Martian 1440年的Martian Day传播。
由于风是地震数据中的能源的主要来源，因此Stott等。[2025]开发了机器学习模型WindsightNet，以将地震数据映射到风速和方向，几乎使双胞胎的覆盖范围翻了一番。作者在前750台溶胶中发现了两个数据集之间的总体良好一致性，从而增加了对剩余火星时代的WindsightNet数据的信心。使用此验证的数据集，作者分析了风速和方向的年际（一年是669现在的SOL），以及大规模的天气模式以及整个洞察任务中较低气氛的高度。
该数据集为大气社区提供了珍贵的长期和连续记录，以完善其大气模型，并更好地了解火星上的灰尘。尽管作者的方法无法捕获双胞胎记录的最快风变化或由于采样率较低而记录的最高风速，也不能准确预测由于SEIS噪声水平而导致的每秒0米的风速，但这项研究为行星仪器提供了新的可能性。
引用：Stott，A。E.，Garcia，R。F.，Murdoch，N.，Mimoun，D.，Drilleau，M.，Newman，C。等。（2025）。WindsightNet：通过机器学习从Insight的地震数据中检索出的火星风的年际变化。地球物理研究杂志：行星，130，E2024JE008695。https://doi.org/10.1029/2024JE008695 -
副编辑GermânMartãnez；和编辑BeatrizSânchez-CanoJGR：行星